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  • 缺少数据治理各领域的管理体系

    缺少企业级数据标准管理体系 虽然银行拥有了大量的数据资源，但是，也经常面临重要数据缺失，系统间数据不一致

    数据治理
    2018-04-26

  • 未建立数据治理流程和有效的认责管理机制

    当前，使用数据的部门因具有明确的、迫切的数据需求，而成为处理问题的主要推动者。

    数据治理
    2018-04-26

  • 没有完善的组织和制度

    随着数据治理工作逐渐被重视，银行内部已离不开一个企业级的数据治理职能组织，应该由专业的业务和技术人员组成专门的组织，来承担数据管理者的职责，牵头负责落实全行数据治理工作。

    数据治理
    2018-04-26

  • 缺少数据治理企业文化

    银行的数据治理工作是一项庞大而复杂的工程，不是个别部门或少数人员能够妥善完成的，而是需要各部门之间、各层级之间的相互支持与协作，互相认可共同的数据治理目标，尤其需要加强科技部门与业务部门之间的合作

    数据治理
    2018-04-26

  • 我国银行数据治理的现状

    经过多年的信息化银行建设，我国各家银行积累了海量的、丰富的数据资源。在当今大数据时代，数据本身非常重要，其潜在资产价值对于银行而言更为关键，数据作为资源的再利用价值为银行业金融业务创新提供了支撑力和驱动力。

    数据治理
    2018-04-26

  • 在数据服务方面

    2010年，中国邮政储蓄银行建立数据分析团队，使数据分析工作进入了常态化的工作模式，有效地支撑和推动了银行业务的发展，并积极推动数据分析成果的业务应用，把数据价值真正转化为商业价值。

    数据治理
    2018-04-26

  • 我国银行业数据治理前进之路三

    十一五”期间，我国银行数据管理工作的重点着眼于数据仓库建设，多数国有或股份制银行实现了企业级数据的逻辑大集中。数据仓库的建成上线，在一定程度上解决了内部报表和外部报送的问题

    数据治理
    2018-04-26

  • 我国银行业数据治理前进之路二

    面对挑战，银行从业者对解决该问题的必要性也达成了共识，整个中国银行业需要制定和实施一个总的、战略性的数据治理工作。为此，我国相当多的银行已经开展数据治理工作，在行内建立了包括管理层在内的数据治理委员会

    数据治理
    2018-04-26

  • 我国银行业数据治理前进之路

    近20年来，我国银行业发展的历程也是现代信息技术在银行业逐步渗透且影响不断加深的过程。信息技术不但给银行带来新的业务，增添运营渠道，而且改变了银行的经营模式。

    数据治理
    2018-04-26

  • 国际社会数据治理发展历程四

    数据治理是企业的责任，需要统一的解决方案和治理模型来保护及共享在不同层面的数据。越来越多的公司通过数据治理提升企业运作效率以及业务洞察力，数据治理也正在被越来越多的中国企业关注。

    数据治理
    2018-04-26

  • 国际社会数据治理发展历程三

    2013年，日本政府正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。该宣言全面阐述了2013 -2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新信息技术国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。

    数据治理
    2018-04-26

  • 国际社会数据治理发展历程二

    20世纪90年代之前，美国银行业信息化的特征主要是以运用信息技术来支持业务运作，主要功能是进行数据的保存与处理，很少有直接面对顾客的服务功能。

    数据治理
    2018-04-26

  • 国际社会数据治理发展历程一

    随着信息技术的发展和数据的不断累积，无论是政府还是企业，数据治理的发展势头都非常迅猛，各种理论和实践方法层出不穷。近几年，随着大数据时代的来临，各国政府都非常重视大数据的发展和风险控制，同时也注重为了支撑大数据发展和风险控制而进行的数据治理理论研究。

    数据治理
    2018-04-26

  • 提升银行运营管理水平

    分析技术可以应用在银行的网点运营、费用报销、人力资源以及营销资源投放等领域，帮助银行识别冗余、低效的流程环节并加以改进，最终达到提高运营效率、降低成本的目的。

    数据治理
    2018-04-26

  • 更好地服务于银行决策

    在良好的数据治理环境下，未来管理层需要借助数据分析，实现敏锐的业务洞察能力，更好地适应经营过程中的不确定性因素，提升银行竞争力。目前，有些银行开始通过数据挖掘与分析形成预测性结果，为高级管理人员把握战略方向、提升业绩水平提供更准确和富有前瞻性的决策依据。

    数据治理
    2018-04-26

  • 银行数据治理的目标与价值二

    随着银行不断深化以客户为中心的转型，银行在客户、产品、渠道、创新、营销等方面的竞争压力越来越大。银行要应对这种挑战，就必须充分挖掘客户、合理营销、随客户需求创新。

    数据治理
    2018-04-26

  • 银行数据治理的目标与价值

    随着全球信息化的迅猛发展和我国商业银行多态化经营程度的日趋加深，银行在客户挖掘、客户营销、产品创新方面越来越倚重数据挖掘和分析，良好的数据治理可以帮助银行加强风险控制、提升运营能力，及时为关键业务能力的提升以及跨区域经营提供有效的支持。

    数据治理
    2018-04-26

  • 数据治理是政策和监管的要求六

    2012年，中国银行业监督管理委员会制定了《中国银监会监管数据标准化规范（中小银行及农村金融机构）（试行）》，实现其现场检查的标准化、规范化、体系化、制度化和流程化，使得现场检查能够对风险和问题“准确定位”“精确制导”；推动银行业金融机构加强自身信息科技建设，提升......

    数据治理
    2018-04-25

  • 数据治理是政策和监管的要求五

    中国银行业监督管理委员会下发《商业银行资本管理办法（试行）》，明确了商业银行资本充足率计算及计量要求，并明确要求商业银行建立数据仓库、风险数据集市和数据管理系统，以获取、清洗、转换和存储数据，并建立数据质量控制政策和程序，确保数据的完整性、全面性、’准确性和一......

    数据治理
    2018-04-25

  • 数据治理是政策和监管的要求四

    2011年，中国银行业监督管理委员会在《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》中明确指出，目前商业银行数据应用工作较为滞后，缺乏统一的数据标准，大部分银行尚未建立适应经营管理

    数据治理
    2018-04-25

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